深入浅出解析大数据平台架构
“就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。
大数据的4V特征-来源
公司的”大数据”
随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如：
1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G；
2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T;
……
三国里的”大数据”
“草船借箭”和大数据有什么关系呢？对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的”非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。
Google分布式计算的三驾马车
Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。
Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。
BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。
Hadoop体系架构
Hadoop核心设计
HDFS介绍-文件读流程
Client向NameNode发起文件读取的请求。
NameNode返回文件存储的DataNode的信息。
Client读取文件信息。
HDFS介绍-文件写流程
Client向NameNode发起文件写入的请求。
NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。
Client将文件划分为多个Block，根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。
MapReduce——映射、化简编程模型
输入数据->Map分解任务->执行并返回结果->Reduce汇总结果->输出结果
Hbase——分布式数据存储系统
Client：使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信
Zookeeper：协同服务管理，HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况
HMaster: 管理用户对表的增删改查操作
HRegionServer：HBase中最核心的模块，主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据
HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元，可以理解成一个Table
HStore：HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。
HLog：每次用户操作写入Memstore的同时，也会写一份数据到HLog文件
还有哪些NoSQL产品？
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